【摘 要】
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针对雾霾天气图像退化严重,对比度低以及暗通道算法去雾时间复杂度高的问题,提出了一种基于暗通道及多尺度Retinex的雾霾天气图像增强算法。首先用两次引导滤波改进暗原色先
【机 构】
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哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院测控技术与仪器黑龙江省高校重点实验室;
【基金项目】
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国家自然基金项目(No.61601149);黑龙江省留学归国基金(No.LC201427)
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针对雾霾天气图像退化严重,对比度低以及暗通道算法去雾时间复杂度高的问题,提出了一种基于暗通道及多尺度Retinex的雾霾天气图像增强算法。首先用两次引导滤波改进暗原色先验模型的透射率计算,然后在HSV空间中,用改进的多尺度Retinex算法对亮度V进行增强处理,用双边滤波函数代替高斯滤波函数对照度分量进行估计,将空间域卷积转换为频域乘积来减少运算量,用伽马变换对入射分量L进行照度校正,用Sigmoid函数对反射分量R进行对比度拉伸,最后将图像再转换至RGB空间。用Matlab对图像进行仿真处理,通过视觉效果及质量评价指标表明,改进的算法能有效的恢复雾天图像的颜色,增强图像的对比度,提高图像的可视度。
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